OpenAI
OpenAI s’adresse aux équipes qui veulent brancher un modèle sans monter d’infrastructure : une clé, un endpoint, la gamme entière derrière. C’est le point de départ raisonnable quand rien n’impose un hébergement européen.
Les modèles disponibles
| Modèle | Identifiant d'API | Contexte | Ce qu'il fait |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | gpt-6-astra | 1,05M tokens | Le haut de gamme, pour les tâches longues où la qualité prime sur la facture. |
| GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | 1,05M tokens | Le compromis courant : assez fin pour rédiger, assez tenu pour raisonner. |
| GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | 1,05M tokens | Deux fois moins cher que Sol, pour les traitements en volume. |
| GPT-5.6 Luna | gpt-5.6-luna | 1,05M tokens | Le modèle de classement et d'extraction, à un vingtième du prix de Sol. |
| GPT-Image-2 | gpt-image-2 | non publié | Génération et retouche d'images. |
| GPT-Transcribe | gpt-transcribe | non publié | Transcription de fichiers audio ; une variante traite le flux en direct. |
| GPT-Realtime-2.1 | gpt-realtime-2.1 | non publié | Conversation vocale de bout en bout, sans passer par du texte. |
| text-embedding-3-large | text-embedding-3-large | non publié | Vecteurs en 3072 dimensions, la brique d'une recherche par le sens. |
Liste vérifiée le 7 septembre 2026 dans la documentation de l'éditeur. Les catalogues de modèles changent vite : reportez-vous à elle avant de vous engager.
Services et endpoints
Responses
L'endpoint unique : texte, image, audio et appel d'outils dans la même requête. C'est celui qu'on branche par défaut.
Realtime
Sessions vocales en WebRTC, WebSocket ou SIP. Le SIP branche le modèle sur un standard téléphonique.
Embeddings
Vectorisation de documents, préalable à toute recherche sémantique dans une base.
Images
Génération et retouche, appelées comme un modèle ordinaire.
Audio
Transcription et synthèse vocale, y compris sur un flux en cours.
Fine-tuning et evals
Spécialiser un modèle sur vos données, puis mesurer ce que ça change avant de basculer.
L'avis de Bienfait
OpenAI est le fournisseur qu'on installe par défaut, pour une raison prosaïque : c'est celui que Make, n8n, Airtable et Xano savent tous appeler sans qu'on écrive une ligne de code. Sur un projet où l'IA n'est qu'une étape parmi quinze, ce détail pèse plus lourd qu'un point de référence sur un classement.
Ce qu'on lui confie
Le tri et l'extraction, presque toujours. Un formulaire arrive, un modèle bon marché en sort trois champs structurés, la base les range. C'est le cas d'usage le moins spectaculaire et le plus rentable : il tourne des milliers de fois par mois et coûte quelques euros.
La rédaction assistée ensuite, avec un modèle plus fin : une réponse type, un compte rendu, une synthèse de fil de discussion. Là on relit, parce que le texte part au nom du client.
Choisir le modèle par le prix, pas par le classement
L'écart entre le haut et le bas de la gamme est de cinquante fois sur la facture. Un modèle de raisonnement qui classe des courriels est un radiateur : il fait le travail, il coûte cinquante fois trop cher, la qualité ne bouge pas. On commence donc par le modèle le moins cher qui tient la tâche, on ne monte que quand une mesure le justifie.
Ce qui nous en écarte
L'hébergement. OpenAI traite hors de l'Union européenne. Sur les dossiers où la donnée est sensible, en santé, en RH ou en juridique, cette seule ligne suffit à disqualifier la solution avant même la discussion technique. On part alors sur Mistral, ou sur un modèle open source hébergé en Europe.
Le rythme, aussi, mais dans les deux sens. Entre mai et septembre 2026, toute la gamme a changé de nom et de numéro. Un scénario qui écrit son identifiant de modèle en dur cesse de fonctionner le jour du retrait. On range donc cet identifiant dans une variable d'environnement, jamais dans le corps d'un scénario.
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